سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی پرامپت پیشرفته برای تحلیل داده با پایتون، پانداز و مدل‌های زبانی بزرگ (مانند ChatGPT)

کتاب مهندسی پرامپت پیشرفته برای تحلیل داده با پایتون، پانداز و مدل‌های زبانی بزرگ (مانند ChatGPT)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی پرامپت پیشرفته برای تحلیل داده با پایتون، پانداز و مدل‌های زبانی بزرگ (مانند ChatGPT)

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی پرامپت و ابزارهای تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر علم داده و هوش مصنوعی
  • 2. مبانی پایتون برای تحلیل داده
  • 3. آشنایی با کتابخانه پانداز
  • 4. ساختار داده در پانداز: سری‌ها و دیتافریم‌ها
  • 5. بارگذاری و ذخیره داده‌ها
  • 6. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 7. مدیریت داده‌های گمشده
  • 8. تغییر شکل و ترکیب دیتافریم‌ها
  • 9. عملیات گروه بندی و تجمیع
  • 10. کار با رشته‌ها و تاریخ‌ها در پانداز
  • 11. مروری بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 12. مفهوم مهندسی پرامپت
  • 13. اصول اولیه طراحی پرامپت
  • 14. انواع پرامپت‌ها برای تحلیل داده
  • 15. استفاده از ChatGPT برای تحلیل اکتشافی داده
  • 16. پرسش و پاسخ با داده‌ها با استفاده از LLMs
  • 17. خلاصه‌سازی داده‌ها با مدل‌های زبانی
  • 18. تولید گزارش‌های اولیه از داده‌ها
  • 19. استخراج اطلاعات کلیدی از متن داده‌ها
  • 20. تشخیص الگو در داده‌های متنی
  • 21. آموزش مدل‌های زبانی برای وظایف خاص داده
  • 22. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها برای تحلیل داده
  • 23. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی در تحلیل داده
  • 24. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 25. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده و بدون نظارت
  • 26. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 27. مهندسی ویژگی برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 28. مدل‌های رگرسیون خطی
  • 29. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 30. مدل‌های رده‌بندی: رگرسیون لجستیک
  • 31. ارزیابی مدل‌های رده‌بندی
  • 32. درختان تصمیم
  • 33. جنگل‌های تصادفی
  • 34. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 35. خوشه‌بندی K-Means
  • 36. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 37. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 38. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 39. یادگیری عمیق برای تحلیل داده
  • 40. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 41. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 42. شبکه‌های LSTM و GRU
  • 43. کاربرد LLMs در پیش‌پردازش داده‌های پیچیده
  • 44. استفاده از LLMs برای تولید ویژگی‌های مصنوعی
  • 45. ترکیب LLMs با روش‌های سنتی یادگیری ماشین
  • 46. پرامپت‌نویسی برای استخراج ویژگی‌های معنایی
  • 47. تولید توضیحات برای نمودارها و نتایج تحلیل
  • 48. خودکارسازی تولید مستندات تحلیل داده
  • 49. طراحی پرامپت برای اعتبارسنجی نتایج تحلیل
  • 50. استفاده از LLMs برای تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 51. توضیح پیش‌بینی‌های مدل به زبان ساده
  • 52. شناسایی و اصلاح سوگیری در داده‌ها با LLMs
  • 53. کاربرد LLMs در تحلیل سری‌های زمانی
  • 54. پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از LLMs
  • 55. مدل‌سازی رخدادها با LLMs
  • 56. تحلیل داده‌های مکانی با LLMs
  • 57. تولید پرسش و پاسخ از داده‌های مکانی
  • 58. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 59. تحلیل احساسات با LLMs
  • 60. مدل‌سازی موضوعی با LLMs
  • 61. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER) با LLMs
  • 62. خلاصه‌سازی متون طولانی با LLMs
  • 63. ترجمه ماشینی با LLMs
  • 64. تولید متن با LLMs
  • 65. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های مالی
  • 66. پیش‌بینی روند بازار با LLMs
  • 67. تحلیل اخبار مالی با LLMs
  • 68. مدیریت ریسک با استفاده از LLMs
  • 69. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 70. کمک به تشخیص بیماری‌ها با LLMs
  • 71. تحلیل پرونده‌های پزشکی با LLMs
  • 72. پیش‌بینی نتایج درمانی با LLMs
  • 73. طراحی پرامپت برای پرسش‌های فقهی مرتبط با داده
  • 74. استفاده از LLMs در تحلیل داده‌های آماری
  • 75. اصول آماری برای علم داده
  • 76. آزمون فرض آماری
  • 77. رگرسیون چندگانه
  • 78. آمار توصیفی پیشرفته
  • 79. مقدمه‌ای بر طراحی داشبوردهای تحلیلی
  • 80. اصول بصری‌سازی داده‌ها
  • 81. انتخاب نمودار مناسب برای نمایش داده
  • 82. کاربرد ابزارهای بصری‌سازی تعاملی
  • 83. طراحی پرامپت برای تولید نمودارهای پیچیده
  • 84. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 85. مقدمه‌ای بر مفاهیم داده‌های بزرگ
  • 86. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ (مانند Spark)
  • 87. کاربرد LLMs در مدیریت و تحلیل داده‌های بزرگ
  • 88. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
  • 89. ملاحظات اخلاقی در علم داده
  • 90. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 91. اصول مهندسی پرامپت برای کاربردهای تجاری
  • 92. توسعه ابزارهای تحلیل داده سفارشی
  • 93. آینده علم داده و هوش مصنوعی
  • 94. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در مهندسی پرامپت

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.